基于卷积神经网络的智能医疗护理研究

• 作者: 刘庆金 张寒彬 李鹏 牛恒星
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 卷积神经网络 智能医疗护理 体态行为检测 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 特别专题
• 页码范围: 5-7,25
• 页数: 4页
• 分类号: R47|TP311
• 字数: 2524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.04.002

摘要

为了提高智能医疗护理水平,减少护理工作量,节约医院成本.提出一种基于卷积神经网络的病人体态行为特征提取算法,该算法采用双网络模型设计,包括病人检测网络模型和病人体态行为特征提取模型,应用该算法到病人体态行为检测系统中,从而实现对病人的识别监控,提高智能医疗护理水平.最后,通过开源框架平台,对病人行为检测系统进行测试,实验结果表明,测试数据集合越大,病人体态行为特征提取精度越高,对病人体态行为类别的平均识别率97.6％,从而验证了系统的有效性和正确性.